DCMM数据管理能力成熟度评估

DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model）即数据管理能力成熟度评估模型，是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准。以下是关于它的详细介绍：

DCMM 定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期 8 个核心能力域，具体细分为 28 个过程域，从组织、制度、流程、技术等方面对数据管理能力进行分析和总结。

初始级（1 级）：数据需求的管理主要在项目级体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理。组织在制定战略决策时，未获得充分的数据支持；没有正式的数据规划、数据架构设计、数据管理组织和流程等；业务系统各自管理自己的数据，各业务系统之间的数据存在不一致现象，组织未意识到数据管理或数据质量的重要性；数据管理仅根据项目实施的周期进行，无法核算数据维护、管理的成本。

受管理级（2 级）：组织已意识到数据是资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，指定了相关人员进行初步管理。意识到数据的重要性，并制定部分数据管理规范，设置了相关岗位；意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题，但目前没有解决问题的办法；组织进行了初步的数据集成工作，尝试整合各业务系统的数据，设计了相关数据模型和管理岗位；开始进行了一些重要数据的文档工作，对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施。

稳健级（3 级）：数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化管理流程，促进数据管理的规范化。意识到数据的价值，在组织内部建立了数据管理的规章和制度；数据的管理以及应用能结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求；建立了相关数据管理组织、管理流程，能推动组织内各部门按流程开展工作；组织在日常的决策、业务开展过程中能获取数据支持，明显提升工作效率；参与行业数据管理相关培训，具备数据管理人员。

量化管理级（4 级）：数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量化分析和监控。组织层面认识到数据是组织的战略资产，了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用，在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持；在组织层面建立了可量化的评估指标体系，可准确测量数据管理流程的效率并及时优化；参与国家、行业等相关标准的制定工作；组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作；在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业案例以及国家标准、行业标准等外部资源，促进组织本身的数据管理、应用的提升。

优化级（5 级）：数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内进行实践分享。组织将数据作为核心竞争力，利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率；能主导国家、行业等相关标准的制定工作；能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业案例进行推广。

准备阶段：通过收集、分析客户资料充分理解被评组织的背景，共同确定评估范围，成立联合评估小组，明确项目团队及各方职责。

实施阶段：召开 DCMM 启动会，明确工作目标及工作内容，开展 DCMM 模型培训宣贯，解读评估内容及评估方法，通过问卷调查、现场访谈等形式，获得客户 DCMM 的基本现状。

制定报告：结合客户 DCMM 现状，依据 DCMM 评估模型及成熟度等级标准，形成 DCMM 成熟度评估结果，揭示关键发现，提出关键建议，总结形成 DCMM 评估报告。

评审发布：提交 DCMM 评估报告至电子联合会，通过专家组评审，获得 DCMM 成熟度等级证书，有效期三年。

通过对企业 DCMM 的评估，能够发现企业数据管理能力建设过程中存在的问题，找到企业本身与行业平均水平之间的差距，指出企业未来数据管理能力建设方向，助力企业在数字化转型中更有效地管理和利用数据，提升竞争力。